package com.adee.gulimall.product.app;

import com.adee.gulimall.common.utils.PageUtils;
import com.adee.gulimall.util.utils.R;
import com.adee.gulimall.common.utils.RedisLock;
import com.adee.gulimall.product.entity.SkuInfoEntity;
import com.adee.gulimall.product.service.SkuInfoService;
import com.google.gson.Gson;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ValueOperations;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.Arrays;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


/**
 * sku信息
 *
 * @author adee
 * @email 609980188@qq.com
 * @date 2022-08-19 16:28:49
 */
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("product/skuinfo")
public class SkuInfoController {
    @Autowired
    RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;

    @Autowired
    private SkuInfoService skuInfoService;

    /**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/list")
    // @RequiresPermissions("product:skuinfo:list")
    public R list(@RequestParam Map<String, Object> params){
        // PageUtils page = skuInfoService.queryPage(params);
        PageUtils page = skuInfoService.queryPageByCondition(params);
        return R.ok().put("page", page);
    }


    /**
     * 查询商品信息
     * 手动实现redis分布式锁
     * 该接口需要解决的问题：
     * 1. 缓存穿透
     *    使用到缓存的数据普遍存在缓存穿透，普遍的解决办法是：
     *    1）缓存空值""，并设置过期时间；
     *    2）访问数据库的代码使用分布式锁限制并发。
     *    注意：不要使用布隆过滤器，只可判断数据肯定不存在和数据存在过，比如缓存空值过期了，判断结果是true即存在过，就不会查询数据库了，
     *    不符合我们的业务逻辑，因此不能用。
     * 2. 缓存击穿
     *    商品信息属于热点数据（比如端午节前夕，xxx牌粽子就是热点数据），热点意味着高并发，需要防止缓存击穿。方案如下：
     *    1）预热，将热点数据手动加入缓存中，不设置过期时间；
     *    2）同上，访问数据库的代码使用分布式锁限制并发。
     * 3. 缓存雪崩
     *    每个数据加一个分布式锁，控制访问数据库的并发数。
     */
    @RequestMapping("/info/{skuId}")
    // @RequiresPermissions("product:skuinfo:info")
    public R info(@PathVariable("skuId") Long skuId){
        Gson gson = new Gson();
        ValueOperations<String, Object> ops = redisTemplate.opsForValue();
        String cacheName = "skuInfo:" + skuId;
        Object info = ops.get(cacheName);
        SkuInfoEntity skuInfo = null;
        if(info == null) { // redis中不存在
            String lockName = "lock:skuInfo:" + skuId;
            RedisLock redisLock = new RedisLock(redisTemplate);
            try {
                redisLock.lock(lockName);  // 分布式锁
                Object info2 = ops.get(cacheName); // 获取锁后，再次检查缓存
                if(info2 != null) { // 缓存中有数据了，包括真实数据或空字符串""
                    log.debug("缓存命中(加锁中)：{}", cacheName);
                    skuInfo = gson.fromJson((String)info2, SkuInfoEntity.class);
                } else {
                    skuInfo = skuInfoService.getById(skuId);
                    if(skuInfo == null) {
                        // 设置""空字符串，以区别null
                        ops.set(cacheName, "", 30, TimeUnit.SECONDS);
                    } else {
                        ops.set(cacheName, gson.toJson(skuInfo));
                    }
                }
            } finally {
                redisLock.unlock(lockName);
            }
        } else {
            // log.debug("缓存命中：{}", cacheName);
        }

        return R.ok().put("skuInfo", skuInfo);
    }

    /**
     * 保存
     */
    @RequestMapping("/save")
    // @RequiresPermissions("product:skuinfo:save")
    public R save(@RequestBody SkuInfoEntity skuInfo){
		skuInfoService.save(skuInfo);

        return R.ok();
    }

    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    // @RequiresPermissions("product:skuinfo:update")
    public R update(@RequestBody SkuInfoEntity skuInfo){
		skuInfoService.updateById(skuInfo);

        return R.ok();
    }

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    // @RequiresPermissions("product:skuinfo:delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] skuIds){
		skuInfoService.removeByIds(Arrays.asList(skuIds));

        return R.ok();
    }

}
